常用的藥物色譜分離的優化方法

（一）色譜響應函數(Chromatographic Response Function,CRF)：盡管CRF還不能帖切地全面地反映出實際效能，但作為一個色譜系統效能的尺度和尋求理想指標的起點，為色譜分離質量提供初步的數值性的描述，值得探討。CRF最初是作為兩相鄰色譜峰的分離參數的函數：

其中，ri是k對色譜峰中(k為峰總數減1)相鄰峰間分離的尺度。后來擴展到實際分離參數(ri)和理論分離參數(r0)之間的比較以及實際分析時間(TL)和可接受的分析時間(TM)之間的比較：

式中，a為加權因子。有了CRF值，即可通過調節一組實驗因子（如柱溫、流速等）達到最好的響應。

（二）色譜優化函數(Chromatographic Optimization Function,COF)：主要是CRF方程進行了改進，首先用峰的分辨率R(Resolution)代替峰分離參數(r),因為在色譜測量中兩者相比更習慣于采用分辨率，而且當峰的分離參數r<0.75時，往往不太正常，這對非常難以分離的峰的優化是不利的。COF的定義如下：

式中，Ri是第i對峰的分辨率，Rid是第i對峰的理想分辨率，Ai和B都是加權因子。當所有Ai和Rid都相同時，COF非常相似于CRF。但對于色譜峰的重疊或出峰次序因條件改變而倒置時，上述兩種優化指標就不能適用。有待繼續索。

（三）單純形法(Simplex Methods)：這是色譜分析最優化中常用的一種方法。就是在一定的空間中最簡單的圖形。如在二維空間，單純形為三角形，任何其它圖形都可分解為若干個三角形；在三維空間中，單純形為四面體；n維空間的單純形就是以n+1個頂點組成的圖形。在二維空間中，不在一條直線上的三個點可構成一個單純形。（見圖）在它的三個頂點G、H、L，按其中所處條件(X1,X2)，求得相應的響應值（如CRF值）RG、RH、RL，然后進行比較。若其中RH最差，RG次之，RL最好，則可設想函數變化趨勢。一般來說，“好點”在“差點”的對稱位置的可能性較大。將G與L的中點F與H相連，沿HF方向延伸，使HF=FR而獲得R點。R點稱為H關于F的反射點，這種做法稱為反射，R即為新的考察點。按R所處條件依法取得其響應值，若比G點的響應好，則丟棄H點而與G、L構成新的單純形。若反射點R在新的單純形中也是響應最差的點，則會反射至H點（稱為“振蕩”）。為此規定，在新的單純形中尋求次差點的反射點構成新的單純形。以后有人提出了改進單純形法，除了“反射點”，還運用了“擴張”和“收縮”等規則。若RR比RL好，說明情況有了改善，可延伸得更遠一點（“擴張”至S點）。若R點響應比G好，比L差，則以GLR為新的單純形。若比G、L都差時，則“收縮”至U點。若R點比H點差時，則H“收縮”至T點。若HF方向上的所有點的響應值都比H點差，則將原單純形LGH中的最佳點L作為中心，按一定比例收縮或擴張，產生新的單純形。單純形過程一直進行到滿足給定的“收斂要求”為止。單純形過程即可結束。